L’IMB recrute 3 MCF en 2024

Un poste MCF en section 25 - Cryptographie et théorie des codes (Université de Bordeaux)

Le laboratoire souhaite recruter un·e MCF expert·e en cryptographie en elle-même (proposition de primitives cryptographiques et de protocoles plus avancée, cryptanalyse) et/ou en théorie des codes classiques ou quantiques, complémentant l’expertise algorithmique de l’équipe projet INRIA Canari. La qualité du dossier scientifique sera déterminante : les candidatures d’un excellent niveau sur des thématiques proches seront considérées.

Contact recherche : guilhem.castagnos math.u-bordeaux.fr

Un poste MCF en section 26 - Optimisation, Image et Sciences des Données (Université de Bordeaux)

Profil Recherche : L’équipe Image, Optimisation, Probabilités (IOP) de l’Institut de Mathématiques de Bordeaux (IMB) souhaite recruter un(e) Maître de Conférences pour venir renforcer les axes de recherche en mathématiques appliquées pour le traitement d’images et l’optimisation qui sont deux thématiques fondatrices de l’équipe IOP à l’IMB. Le profil recherche porte également de manière plus large sur les sciences des données, avec un accent pour les problèmes d’optimisation en grande dimension qui sont au cœur des problématiques en lien avec l’Intelligence Artificielle (IA).

La personne recrutée intégrera l’équipe IOP de l’IMB et l’Unité de Formation Mathématiques et Interactions de l’Université de Bordeaux. Les lettres de recommandation (non nécessaires) peuvent être envoyées à Jérémie Bigot et Jean-François Aujol.

Contact recherche : jeremie.bigot u-bordeaux.fr et jean-francois.aujol u-bordeaux.fr

Un poste MCF en section 26 - Calcul scientifique (Bordeaux INP)

La personne recrutée s’intégrera dans l’équipe « Calcul Scientifique et Modélisation » de l’Institut de Mathématiques de Bordeaux. Ses thématiques de recherche porteront sur la conception de modèles et méthodes numériques pour la simulation de phénomènes complexes en s’appuyant éventuellement sur le développement de codes adaptés à du calcul haute performance. Il est souhaitable que ces modèles et méthodes soient appliqués à des problèmes réels pouvant éventuellement mener à des collaborations industrielles ou pluridisciplinaires. Les candidatures montrant une ouverture vers des domaines comme l’apprentissage, l’assimilation de données ou le numérique responsable seront aussi appréciées.

Contact recherche : raphael.loubere u-bordeaux.fr